PERBANDINGAN KINERJA CITRA WATERMARKING DENGAN MENGGUNAKAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN DISCRETE COSINUS TRANSFORM (DCT)

PERBANDINGAN KINERJA CITRA WATERMARKING DENGAN

MENGGUNAKAN METODE DISCRETE WAVELET

TRANSFORM (DWT) DAN DISCRETE

COSINUS TRANSFORM (DCT)

(Baharuddin)*)

ABSTRACT

The Research we propose is to compare watermarking method using Discrete Wavelet Transform (DWT) with Discrete Cosinus Transform (DCT). From these two methods, we will see the comparison of image has been given watermarking. By looking at the results of these two methods, the owner of digital image can select the best method to protect his data based to his need. The watermarked image will be analyzed objectively by means square error (MSE) and peak-to-peak signal to noise ratio (PSNR). Then we will look at its influences after given noise degradation. The simulation results showed the Discrete Wavelet Transform (DWT) methods is the best if it is compare to Discrete Cosinus Transform (DCT).

Keywords: DWT, DCT, image processing, noise, MSE, PSNR

*) _{Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Andalas, Email: baharuddin@ft.unand.ac.id ;}

baharuddin.unand@yahoo.com Telpon : 0751-7056711 PENDAHULUAN

Teknologi digital serta internet saat ini telah memberi kemudahan bagi kita untuk melakukan akses serta mendistribusikan berbagai informasi dalam format digital. Jika pengiriman data di-lakukan melalui jaringan, maka untuk meng-hindari pengkopian dan penggandaan bisa di-lakukan enkripsi. Diantara informasi-informasi multimedia tersebut, pemakaian citra merupa-kan salah satu fitur yang penting dan telah digunakan secara luas dalam berbagai aplikasi, seperti pada internet, citra medis, kamera keamanan jarak jauh, MMS (Multimedia Messaging Service), dan beragam aplikasi lainnya (Baharuddin, 2005).

Teknologi watermarking, yang mencoba menjawab kebutuhan di atas, relatif masih baru dan belum matang serta masih membuka peluang riset yang luas. Ide awalnya muncul pada tahun 1990, dan pada tahun 1993 (Tirkel et al: 1993) mulai menggunakan kata 'water-mark' dalam papernya. Namun baru pada tahun 1995 sampai 1996 topik ini menjadi perhatian dan mulai menjadi salah satu fokus riset.

Teknik watermarking bekerja dengan me-nyisipkan sebagian informasi yang menunjuk-kan kepemilimenunjuk-kan, tujuan, atau data lain, pada materi multimedia tanpa mempengaruhi

kua-litasnya. Jadi pada citra (image) digital, mata tidak bisa membedakan apakah citra tersebut disisipi watermark atau tidak. Sehingga pada teknologi ini dikenal suatu persyaratan bahwa watermark haruslah imperceptible atau tidak terdeteksi oleh indera penglihatan (human visual system/HVS) atau indera pendengaran (human auditory system / HAS). (Suhono H, et al : 2001)

Banyak metoda yang telah digunakan pada teknik watermarking ini, seperti Suhono H. Supangkat, Kuspriyanto dan Juanda dalam jurnalnya “Watermarking sebagai Teknik Penyembunyian label hak Cipta pada Data Digital” mencoba untuk menggunakan teknik Randomly Sequenced Pulse Modulated Code (RSPPMC) yang diusulkan oleh Zhao & Koch tahun 2001, yang bekerja pada domain frekuensi dengan DCT. Marek Candik, Emil Matus dan Dusan Levicky tahun 2001 juga melakukan penelitian tentang watermarking dalam jurnalnya yang berjudul Digital Water-marking in Wavelet Transform Domain. Dalam jurnal tersebut dihasilkan bahwa citra yang diberi watermark memiliki citra yang sama dengan citra aslinya (tanpa diberi watermark), dan juga memiliki sifat yang tahan terhadap serangan noise, kompresi serta croping. Citra

asli yang disisipkan watermark di lakukan dalam domain frekuensi DCT.

Sedang Pengembangan teknologi water-marking pada citra digital telah diteliti oleh Baharuddin pada tahun 2006 melalui dana HEDSJICA dan kemudian di terbitkan kedalam jurnal TEKNIKA Edisi XIV Volume 2 April 2007 halaman 20-24 dengan No.ISSN : 0854-8471. dengan judul “Pengembangan Teknologi Watermarking pada Citra Digital sebagai proses penglabelan Hak Milik”. Dalam jurnal ini dihasilkan kekokohan citra watermark dari serangan noise dan sistem kompresi citra meng-gunakan metode DWT (Baharuddin, 2007). Penelitian yang dikerjakan disini adalah mengacu pada teknik watermark yang diusul-kan oleh Baharuddin (2007) yang bekerja pada transformasi wavelet DWT dan Zhao & Koch (2001), yang bekerja pada domain frekuensi dengan DCT.

Berdasarkan uraian di atas maka telah dilakukan penelitian mengenai perbandingan kinerja citra digital terwatermark dengan mem-bandingkan metode Discrete Wavelet Trans-form (DWT) dan Discrete Cosinus TransTrans-form (DCT). Dengan melihat hasil unjuk kerja dari kedua metode yang digunakan, maka dapat diketahui metode watermarking mana yang terbaik. Pengujian dilakukan dengan cara mem-beri pengaruh degradasi noise berupa noise Gaussian, pada citra yang telah terwatermak. Penilaian unjuk kerja dievaluasi dengan meng-gunakan nilai MSE (Mean Square Error) dan PSNR (Peak to Peak Signal to Noise Ratio).

METODA PENELITIAN

Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimental. Menurut (Nazir, Mohammad, 1983), penelitian eksperimental merupakan observasi di bawah kondisi buatan, dimana kondisi tersebut dibuat

dan diatur oleh peneliti dan penelitian dilakukan dengan melakukan manipulasi terhadap objek penelitian serta adanya kontrol.

Penelitian yang dilakukan tidak dikerjakan pada kondisi nyata, melainkan simulasi keadaan nyata dengan menggunakan MATLAB. Metode ini dilakukan mengingat bahwa simulasi dalam desain sistem merupakan persiapan yang sangat penting sebagai suatu sarana untuk melakukan optimasi performansi dan reliabilitas sistem, serta untuk memeriksa ketepatan perancangan sebelum diimplementasikan pada keadaan nyata. Ditinjau dari tujuan dasarnya maka penelitian ini termasuk ke dalam jenis penelitian terapan, dimana penelitian ini merupakan pemecahan terhadap suatu masalah untuk tujuan tertentu dan merupakan aplikasi baru dari penelitian yang telah ada dengan berpedoman pada data sekunder (data dari hasil penelitian) yang relevan.

1. Sampel Penelitian

Sampel penelitian yang digunakan host tipe grayscale dengan kedalaman bit (bit depth) adalah 8 bit yang berukuran 1024 x 1024 dan dua buah citra warna dengan kedalaman bit 24 bit (bit depth) yang berukuran 1024 x 1024 serta citra watermark tipe gryescale yang berukuran 512 x 512 sebagai watermark yang akan disisipkan ke dua citra host tersebut. 2. Desain Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan menyusun program simulasi untuk melihat unjuk kerja citra terwatermark dengan menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Discrete Cosinus Transform (DCT), untuk mendapatkan metode terbaik yang akan digunakan. Hal ini dapat dilihat dari kelebihan dan kekurangan masing – masing metode.

Perancangan sistem penelitian dapat dilihat pada blok diagram berikut:

A. Discrete Wavelet Transform (DWT)

Dekomposisi Wavelet Ke-L Dekomposisi Wavelet Ke-L Penggabungan Koofisien Detil Invers Dekomposisi Wavelet Level Ke-L Citra Output Analisa Subjektif Objektif Kesimpulan Host Watermark

B. Discrete Cosinus Transform (DCT)

Gambar 2. Blok Diagram Pelekatan Dengan Metode DCT. [Zhao & Koch : 2001] 3. Variabel Penelitian

MSE dan PSNR dihitung dengan memban-dingkan antara citra asli dengan citra terwater-mark. Dari perhitungan ini dapat dianalisa perubahan citra asli terhadap citra yang telah mengalami proses watermark. Selain itu nilai MSE dan PSNR juga digunakan dalam meng-analisa pengaruh degradasi noise terhadap citra asli adan citra terwatermark.

4. Teknik Analisis Sistem

Kinerja sistem yang disimulasikan, diana-lisis dengan menggunakan analisa Objektif. Analisa objektif ini dilakukan dengan mencari perhitungan nilai MSE (Mean Square Error) dan Peak-Signal To-Noise Ratio (PSNR). Analisa ini dilakukan untuk melihat tingkat distorsi pada citra yang diberi satu, dan dua watermark. Lalu juga dilakukan perhitungan jika terjadi degradasi berupa noise.

Perhitungan MSE diperlukan untuk men-dapatkan jumlah rata-rata terjadinya error pada proses watermarking dengan persamaan berikut : [A. Said dan W. A. Pearlman : 1996]



 













i j w

m

n

f

m

n

f

N

MSE

1

ˆ

,

,

2 ... (1)

Dimana

f

 

m

,

n

merupakan intensitas piksel citra asli,

f

ˆ

_w

(

m

,

n

)

merupakan intensi-tas piksel citra hasil watermarking dan N me-rupakan jumlah piksel.

Tingkat kebagusan citra hasil watermarking dapat dilihat melalui perhitungan PSNR dengan persamaan berikut: [A. Said dan W. A. Pearlman : 1996]

















MSE

PSNR

2

255

log

10

... (2)

Pengaruh Degrasi pada Citra Terwatermark Hasil pelekatan watermarking akan diuji tingkat ketahanannya (robustness) terhadap degradasi citra yaitu berupa degradasi noise. Proses pengujian dapat dilihat dari blok diagram berikut :

Citra Host + Citra Output

Watermark

Noise Analisa

Gambar 3. Proses Pengujian Terhadap Citra Terwatermark Terhadap Serangan Noise

Degradasi Noise

Noise adalah sinyal yang tak diinginkan akibat kesalahan dalam proses akuisisi citra yang menghasilkan nilai-nilai piksel yang tidak mencerminkan intensitas yang real. Kualitas citra sangat dipengaruhi oleh tingkat keber-adaan derau (noise) misalnya Gaussian White Noise. Gaussian white noise merupakan model noise yang mengikuti distribusi normal standart dengan rata-rata nol dan standart deviasi 1. Efek gaussian white noise pada gambar, yaitu munculnya titik-titik berwarna yang jumlahnya sama dengan presentase noise. Rumusan untuk membangkitkan noise ini dapat dilihat pada persamaan (3) berikut ini: [Deepa Kundur et. al : 1997].

Y (i, j) = x (i, j) + cp.a ... (3) Dimana:

A = nilai bilangan acak berdistribusi gaussian

p = prosentase noise y(i,j) = nilai citra terkena noise

5. Prosedur Penelitian

Penelitian ini akan dilakukan dengan urutan sebagai berikut :

- Studi literatur, dilakukan untuk memahami konsep-konsep teoritis yang berhubungan dengan penelitian.

- Algoritma Perancangan Sistem.

Algoritma Pelekatan Watermark untuk Metode DWT

Tahap-tahap pelekatan watermark dengan DWT adalah sebagai berikut :

1. Mamasukkan nilai persen blok (B), Skala detail (s_w) dan skala pendekatan (s_f). 2. Menetapkan citra host dan citra watermatk.

Memilih ruang warna untuk citra RGB (citra berwarna) dengan memilih salah satu komponen dari RGB kemudian dilakukan dekomposisi wavelet terhadap citra host dan citra watermark.

3. Dari nilai dekomposisi diperoleh beberapa parameter yang dipakai dalam proses pelekatan.

4. Mengubah kolom koefisien detail menjadi blok – blok

5. Penggabungan koefisien detail dari citra host dan citra watermark dengan meng-gunakn persamaan : [Baharuddin : 2007]

)

,

(

.

)

,

(

)

,

(

_{. , .} , ,

m

n

f

m

n

s

w

m

n

f

_ow_li



_oi_l



_oi_{l ol} ... (4) 6. Mengembalikan blok – blok yang telah dilakukan pelekatan watermark kadalam kolom – kolom koefiesn detail.

7. Merekonstruksi kembali koefisien detail dimana citra hasil dari rekonstruksi merupakan citra yang telah terwatermark. 8. Dalam setiap pelekatan dihitung Mean

Square Error (MSE) dan Peak Sinyal to Noise Ratio (PSNR). Dari citra asli terhadap citra terwatermark.

Algoritma Pelekatan Watermark dengan Metode DCT

Tahap-tahap pelekatan watermark dengan DCT adalah sebagai berikut :

1. Memasukkan nilai parameter skala (α) sebagai tingkat ketidak tampakan dari citra watermark.

2. Menetapkan citra host dan citra watermatk. Memilih ruang warna untuk citra berwarna dengan memilih salah satu komponen dari RGB kemudian matrik diubah menjadi matrik satu baris.

3. Transformasi setiap nilai matrik ke domain frekuensi dengan proses DCT 2D.

4. Mengurutan nilai matrik dari frekuensi rendah ke frekuensi tinggi kemudian me-nyimpan n koefisien DCT dan mengingat posisinya.

5. Proses pelekatan watermark dengan meng-gunakan persamaan. [Zhao & Koch: 2001]. vi’= vi +  xi ... (5) 6. Mengembalikan koefisien baru ke posisi

semula.

7. Hasil dari proses pelekatan di diinverskan kembali dan diubah kembali menjadi matrik M x N.

8. Hasil dari inver merupakan citra terwater-mark.

9. Dalam setiap pelekatan dihitung Mean Square Error (MSE) dan Peak Sinyal to Noise Ratio (PSNR). Dari citra asli ter-hadap citra terwatermark.

- Perancangan sistem dan penyusunan program simulasi dengan menggunakan bahasa pemrograman MATLAB.

- Analisa hasil simulasi.

- Penyusunan laporan penelitian.

ANALISA DAN PEMBAHASAN Simulasi pelekatan watermark dengan dua metode yaitu Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Discrete Cosinus Transform (DCT). Hasil pelekatan watermark tersebut akan dibandingkan dengan citra host tanpa watermark, lalu dibandingkan hasil secara perhitungan dengan nilai Mean Sequence Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Simulasi ini dilakukan dengan menggunakan parameter sebagai berikut :

- Citra host gray-scale berukuran 1024 x 1024

- Citra berwarna berukuran 1024 x 1024 - Citra watermark gray-scale berukuran 512

x 512

Pengujian Nilai Parameter Skala untuk kedua metode yang diberi noise Gaussian

Simulasi dilakukan dengan membangkitkan noise Gaussian sebagai pengujian terhadap citra terwatermark pada kedua metode, yang memiliki rata-rata nol dan varians = 0,1. Kemudian pengujian ini juga dilakukan terhadap parameter invicibelity atau parameter

ketidaktampakan citra watermark dalam citra host. Skala pendekatan pada metoda DWT ber-kisar antara 0,02 sampai 0,2 dan nilai para-meter untuk metoda DCT berkisar dari 0 sampai 1. Pengujian ini bertujuan untuk me-nentukan nilai parameter skala yang terbaik dari

masing masing metode yang akan diuji. Hasil dari pengujian parameter skala dapat dilihat pada tabel 1. Hasil pelekatan citra watermark dengan membandingkan kedua metode yang telah digunakan, dapat dilihat pada gambar 4 dan gambar 5.

Metode DWT Metode DCT

Citra Asli gray scale Citra Terwatermark gray scale

Citra Asli gray scale Citra Terwatermark gray scale

MSE = 0.9581 PSNR = 48.3167dB

MSE = 151.2608 PSNR = 26.3335dB

Gambar 4. Perbandingan Citra Hasil Pelekatan watermark dengan Metode DWT dan DCT pada Citra Host grayscale.

Metode DWT Metode DCT

Citra Asli RGB Citra Terwatermark RGB

Citra Asli RGB Citra Terwatermark RGB

MSE = 0.3193 PSNR = 53.0889dB

MSE = 50.410631 PSNR = 31.1056dB

Gambar 5. Perbandingan Citra Hasil Pelekatan watermark dengan Metode DWT dan DCT pada Citra Host RGB.

Tabel 1. Pengujian noise dan parameter skala pendekatan untuk metoda DWT

Skala pendekatan Grayscale RGB MSE PSNR MSE PSNR 0,02 0.9581 48.3167 0.3193 53.0889 0,04 3.8072 42.3247 1.2687 47.0973 0,06 8.5543 38.8090 2.8501 43.5823 0,08 15.1960 36.3135 5.0623 41.0873 0,1 23.7333 34.3772 7.9058 39.1513 0,12 34.2841 32.7799 11.3755 37.5711 0,14 59.2437 30.4044 15.5520 36.2129 0,16 75.8928 29.3288 24.9884 34.1534 0,18 93.9360 28.4025 31.1833 33.1916 0,2 113.799 27.5694 37.8648 32.3485

Tabel 2. Pengujian Parameter Skala untuk Metoda DCT Skala pendekatan Grayscale RGB MSE PSNR MSE PSNR 0,1 151.260 26.3335 50.4106 31.1056 0,2 603.601 20.3233 201.107 25.0965 0,3 1352.03 16.8209 451.616 21.5831 0,4 2382.13 14.3611 800.817 19.0955 0,5 3663.64 12.4917 1246.81 17.1728 0,6 5107.58 11.0486 1787.25 15.6090 0,7 6583.51 9.9462 2418.97 14.2945 0,8 7975.84 9.1130 3136.10 13.1669 0,9 9195.48 8.4951 3925.14 12.1923 1 10205.5 8.0425 4763.77 11.3513

Dari tabel 1, gambar 4, dan gambar 5 dapat dilihat bahwa dengan pengujian noise gaussian (rata-rata sama dengan nol dan varians = 0,1) didapatkan bahwa nilai skala pendekatan yang terbaik untuk metode DWT pada citra grayscale adalah dengan nilai skala pendekatan = 0,02. Dengan nilai ini dihasilkan MSE 0,9581 dan nilai PSNR sebesar 48,3167 dB. Begitupun pada citra RGB didapatkan nilai MSE sebesar 0,3193 dan nilai PSNR sebesar 53,0889 dB. Hasil ini menunjukkan bahwa citra RGB memiliki hasil yang lebih baik, hal ini disebabkan karena pada citra RGB, proses pelekatan citra watermark ditempatkan pada salah satu ruang warna. Sedangkan pada citra gray scale, proses pelekatan citra watermarknya ditempatkan di seluruh rentang warna grayscale tersebut.

Dari tabel 2, gambar 4, dan gambar 5 dapat dilihat bahwa dengan pengujian noise gaussian (rata-rata sama dengan nol dan varians = 0,1) didapatkan bahwa nilai parameter skala yang terbaik untuk metode DCT pada citra grayscale adalah nilai parameter skala (α) = 0,1. Dengan nilai ini dihasilkan MSE 151,2608 dan nilai PSNR sebesar 26,3335 dB. Begitpun pada citra RGB didapatkan nilai MSE sebesar 50,410631 dan nilai PSNR sebesar 31,1056 dB. Hasil ini menunjukkan bahwa citra RGB memiliki hasil yang lebih baik, hal ini disebabkan karena pada citra RGB, proses pelekatan citra watermark ditempatkan pada salah satu ruang warna. Sedangkan pada citra gray scale, proses pelekatan citra watermarknya ditempatkan di seluruh rentang warna grayscale tersebut.

Dari melihat hasil analisa perbandingan yang dilakukan dalam percobaan ini, maka metode DWT menunjukkan hasil yang terbaik dibandingan dengan metode DCT, yaitu memiliki nilai error yang kecil (baik citra grayscale maupun citra RGB) dan kualitas citra yang lebih bagus (baik citra grayscale maupun citra RGB) pada citra terwatermark.

SIMPULAN DAN SARAN

Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan bahwa nilai noise gaussian yang diujikan (rata-rata sama dengan nol dan variansi = 0,1) menunjukkan bahwa metode DWT lebih baik dari metode DCT. Hasil pengujian noise ini dilakukan untuk melihat sifat invicibelity yaitu suatu parameter ketidaktampakan citra

water-mark dalam citra host. Pada metode DWT di-hasilkan nilai skala pendekatan = 0,02. Nilai pendekatan ini merupakan hasil yang terbaik, baik pada citra grayscale maupun pada citra RGB (untuk citra gray scale didapatkan MSE 0,9581 dan nilai PSNR sebesar 48,3167 dB. Begitupun pada citra RGB didapatkan nilai MSE sebesar 0,3193 dan nilai PSNR sebesar 53,0889 dB). Sedangkan pada metode DCT dihasilkan nilai parameter skala (α) = 0,1. Nilai skala ini merupakan hasil yang terbaik, baik pada citra grayscale maupun citra RGB (untuk citra grayscale didapatkan MSE 151,2608 dan nilai PSNR sebesar 26,3335 dB. Begitupun pada citra RGB didapatkan nilai MSE sebesar 50,410631 dan nilai PSNR sebesar 31,1056 dB).

DAFTAR RUJUKAN

A. Said dan W. A. Pearlman, (1996), A New, Fast, and Efficient Image Codec Based on Set Partitioning In Hierarchical Trees, IEEE Trans. Circuits Syst Video Technol., vol. 6 pp. 243-250, juni.

Baharuddin, (2007), Pengembangan Teknologi Watermarking pada Citra Digital sebagai Proses Penglabelan Hak Milik, Jurnal Teknika Edisi XIV April pp 20-24.

Baharuddin, (2005), Peningkatan Performance Sistem Komunikasi Digital Dengan Menggunakan Teknik Diversity Penerima Equal Gain Combining, Jurnal Momentum Institut Teknologi padang, No.: ISSN : 1693-752X, pp. 24 – 29, Agustus

Baharuddin, (2005), Transmisi Citra dengan Teknik Diversity pada Kanal Wireless, Thesis, Insitut Teknologi Sepuluh November, (Januari 2005). C.S. Burrus, R.A. Gopinath, dan G. Haitao.,

(1996), Introduction to Wavelets and Wavelet Transforms. Jurnal. Prentice-Hall International, Inc.

Deepa Kundur dan Dimitri Hatzinakos, (1997), A Robust Digital Image Watermarking Method using Wavelet-Based Fusion, Proc. of IEEE Int. Conference on ImageProcessing, Vol. 1, pp. 544–547.

M. Candik, E. Maltus, D. Levicky, (2001), Digital Watermarking in Wavelet Transform Domain. Radio Engineering, Proc. Of IEEE Int. Conference on ImageProcessing,Vol 10, No. 2 pp. 83-88, July.

Nazir, Mohammad, (1983), Metode Penelitian,

Jakarta : Ghalia Indonesia.

Supangkat, Suhono. H., Kuspriyanto, dan Juanda. (2001), Watermarking sebagai Teknik Penyembunyian Label Hak Cipta pada Data Digital, Majalah Ilmiah Teknik Elektro.